import cv2

# 加载预训练的人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 如果读取成功
    if ret:
        # 转换为灰度图像，因为人脸检测模型使用灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 进行人脸检测
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

        # 在检测到的每张脸上画框
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

        # 显示结果图像
        cv2.imshow('Face Detection', frame)

        # 按'q'键退出循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
